python怎么实现商业街抽奖

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Counter({‘未中奖’: 100})
结论，中奖概率为1%，不代表抽100次必然出现1次一等奖。上例为模拟了100次1%中奖率的电子抽奖，把这个模拟重复7次，即为1周内的抽奖情况模拟。用电脑模拟1000周的抽奖结果，就可以统计1000周里，出现5次一等奖的周数。import numpy as np#模拟1000周的抽奖情况a = np.zeros(1000)for i in range(1000): for j in range(7): a[i] = np.sum(choujiang.sample(n=100,replace=True,weights=([99,1]))==”一等奖”)+a[i]#画出直方图import pylabpylab.hist(a, bins=18, normed=0,edgecolor=’black’,facecolor=’blue’,alpha=0.75)pylab.show() np.transpose(Counter(a))模拟1000周的抽奖情况，并计算抽中一等奖的次数，画出直方图。图中，横轴表示出现一等奖的次数，纵轴表示周数。上面结果为图中的频率分布情况，可以看出，一周内出现5次一等奖的一共有130周，130除以1000，为13%，即出现5次一等奖的周数占整体的13%。如果出现5次算有诈，那出现小于5次的也为有诈，则占总体的30%，概率过大，因此，不能单凭1周内只开出5次一等奖认为抽奖有诈。几个小概念概率：对于例子中对抽奖而言，中奖概率为1%，但是抽700次不一定出现7次大奖。频率香港云主机分布表：统计与某个数值一致的数据的个数，或者属于某数值范围内的数据的个数，然后将这些统计值制成一览表。直方图：图形化的频率分布表。数据的分布：如果将数据划分为若干个范围，那么数据在各个范围内的散布情况就成为分布。就大部分数据而言，平均值所在的范围频率最高，与平均值相差越大的范围频率越低。到此，关于“python怎么实现商业街抽奖”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注开发云网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！

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